Дослідження агентного підходу контролю технічного стану транспортних засобів

Abstract

Проведено аналітичне дослідження агентного підходу як складового елемента мультиагентної системи, яка відрізняє її від інших систем штучним інтелектом агентів, з метою підвищення контролю технічного стану транспортних засобів. Метою роботи є дослідження питання агентного підходу, щодо використання його в якості додаткового або основного контролю при технічному обслуговуванні легкових автомобілів. На сьогодні, при вже існуючих досягненнях у сферах IT (інформаційних технологій), математики, кібернетики, штучного інтелекту та при їх взаємодії залишається небагато часу до створення системи, яка змінить уявлення про систему обслуговування автомобіля майбутнього і поставить автомобільну галузь на новий рівень. В таких технологіях закладений принцип автономності окремих частин, що спільно функціонують в розподіленій системі, де одночасно проходить безліч процесів. В кінцевому підсумку зроблений висновок, що різноманітність агентних складових та способів створення на їх базі мультиагентних систем та їх застосування у сфері обслуговування автомобілів є актуальною темою. В результаті виконаного аналізу виявили, що для автомобілів та структурних складових системи їх обслуговування, зведення в МАС стануть найбільш сприятливим кроком в модернізації та удосконаленні існуючої системи технічного обслуговування автомобілів. Агентний контроль технічного стану транспортних засобів дозволить оптимізувати технічне регламентне обслуговування автомобілів, скоротити час очікування на обслуговування транспортного засобу, запобігти виникненню нових несправностей, які можуть виникнути на дорозі і забезпечити виконання екологічних норм. Агент має здатність повністю функціонувати без втручання будь-кого з зовні та здійснювати контроль внутрішнього стану та своїх дій. На відміну від деяких адаптивних систем у агента є здатність до навчання та розмірковування. Тому під час змін у зовнішньому середовищі він зможе поповнювати свої базові знання, що допоможе у подальшому більш якісно знаходити рішення для проблем та матиме більше альтернативних варіантів, якщо один із них не спрацює.

The analytical study of the agent approach, as a component of a multiagent system, which distinguishes it from other systems, is performed by the artificial intelligence of agents in order to increase the control of the technical condition of vehicles. Purpose: to investigate the issue of the agent approach that is to use it as an additional or primary control in the maintenance of cars. Today, with the already existing advances in the fields of IT technologies, mathematics, cybernetics, artificial intelligence and their interaction, there is little time to create a system that will change the concept of the car service system of the future, which will take the automotive industry to a new level. In such technologies, the principle of autonomy of individual parts, cooperating in a distributed system, where many processes take place simultaneously, is laid down. Ultimately, it is concluded that the diversity of agent components and methods of creating multi -agent systems based on them and their application in the field of vehicle maintenance is a relevant topic. As a result of the performed analysis, it was found that for vehicles and structural components of their maintenance system, the reduction in the MAC will be the most favorable step in the modernization and improvement of the existing car maintenance system. Agent control of the technical condition of vehicles will allow to optimize the technical maintenance of vehicles, reduce the waiting time for the maintenance of the vehicle, prevent the occurrence of new faults that may occur on the road and ensure compliance with environmental standards. The agent has the ability to fully function without interfering with anyone from the outside and to control the internal state and their actions. Unlike some adaptive systems, the agent has the ability to learn and reason. Therefore, during changes in the environment, it will be able to supplement its basic knowledge, which will help in the future to better find solutions to problems and will have more alternatives if one of them does not work.

В статье проведено аналитическое исследование агентного подхода как составного элемента мультиагентной системы, которая отличает ее от других систем искусственным интеллектом агентов, с целью повышения контроля технического состояния транспортных средств. Целью работы является исследование вопроса агентного подхода к использованию его в качестве дополнительного или основного контроля при техническом обслуживании легковых автомобилей. На сегодня, при уже существующих достижениях в сферах IT, математики, кибернетики, искусственного интеллекта и при их взаимодействии остается немного времени к созданию системы, которая изменит представление о системе обслуживания автомобиля будущего и поставит автомобильную отрасль на новый уровень. В таких технологиях заложен принцип автономности отдельных частей, совместно функционирующих в распределенной системе, где одновременно протекает множество процессов. В конечном итоге сделан вывод, что разнообразие агентных составляющих и способов создания на их базе мультиагентных систем и их применение в сфере обслуживания автомобилей является актуальной темой. В результате выполненного анализа обнаружили, что для автомобилей и структурных составляющих системы их обслуживания, возведения в МАС станут наиболее благоприятным шагом в модернизации и совершенствовании существующей системы технического обслуживания автомобилей. Агентный контроль технического состояния транспортных средств позволит оптимизировать техническое регламентное обслуживание автомобилей, сократить время ожидания обслуживания транспортного средства, предотвратить возникновение новых неисправностей, которые могут возникнуть на дороге и обеспечить выполнение экологических норм. Агент обладает способностью полностью функционировать без вмешательства кого-либо из снаружи и осуществлять контроль внутреннего состояния и своих действий. В отличии от некоторых адаптивных систем у агента есть способность к обучению и размышлению. Поэтому во время изменений во внешней среде он сможет пополнять свои базовые знания, что даст возможность в дальнейшем более качественно находить решения для проблем и иметь больше альтернативных вариантов, если один из них не сработает.